arXiv · Machine Learning· Bashar Khoury, Shadi Omari, Assaf Schuster·2026-10-28 12:00· 9 小时前AI 评分39

学习如何共享：面向时间序列预测的专家专门化

Learning What to Share: Expert Specialization for Time-Series Forecasting

AI 导读

针对多变量时间序列预测，研究显示，信息量更高的通道分配在 11 个数据集、3 种骨干网络的受控比较中，优于容量匹配的共享模型和随机分配。冻结 Transformer 骨干上，持久通道混合平均优于输入依赖路由；研究还提出合成数据集 GalaxyTS，用于分析专门化的收益。